可行但需严控三处：invMass非零且正确注入约束求解器；预测步仅对invMass>0粒子更新速度并跳过固定点；约束迭代次数应8–12次且线性衰减权重，体积约束需单独多轮、防符号翻转导致塌陷。
直接在 C++ 中用原生代码从零搭 PBD 软体模拟，可行但极易卡在约束迭代发散、质量权重错位、或位置更新后速度未反推这三处。真正能跑通的起点不是写 updatePositions()，而是先确保粒子质量倒数（invMass）非零且正确注入每个约束求解器，否则所有后续迭代都在无效投影。
为什么刚写完预测步就穿模？检查 invMass 和外力积分顺序
PBD 的预测阶段看似简单：用重力和当前速度算出临时位置。但常见错误是把重力加在速度上之后，没做质量加权——比如直接写 v += gravity * dt，而忽略了该粒子是否为固定点（invMass == 0）。更隐蔽的问题是：若你用显式欧拉更新速度，却在后续约束求解中又用该速度反推位置变化量，就会引入数值漂移。
- 固定粒子（如布料锚点）必须设
invMass = 0.0，且在所有约束投影中跳过它们的位移分配 - 预测步中，只对
invMass > 0的粒子更新速度：v[i] += gravity * dt * particle.invMass[i] - 不要在预测步里更新位置；PBD 要求位置更新完全由约束投影驱动，预测位置只是初始 guess
PBD::DistanceConstraint 怎么避免弹簧抖动？关键在迭代权重与阻尼伪实现
距离约束本身不带阻尼，但软体晃动不止来自刚度不足，更常源于约束间耦合震荡。原始 PBD 没有速度项，所以不能直接加阻尼力。常用做法是在每次约束投影后，对参与该约束的粒子施加一个与相对速度同向的微小位置偏移——本质是用位置差“伪造”速度反馈。
- 每次投影计算出修正向量
delta后，额外叠加一项：delta += 0.02f * (v[j] - v[i]) * dt（需保证invMass已用于归一化） - 迭代次数别硬写死 3 或 5；对软体建议至少 8–12 次，且每轮按
weight = 1.0f / (float)numIterations线性衰减约束强度，防过冲 - 避免在单次迭代中反复修改同一粒子位置再用于其他约束——必须等本轮所有约束遍历完，再统一应用全部
delta
体积约束（VolumeConstraint）为何让网格塌陷？注意四面体符号与质量分布
软体内部体积保持靠四面体单元的有向体积约束。塌陷通常不是因为约束太弱，而是符号判错导致所有投影全往内挤。PBD 中体积误差定义为当前有向体积减目标体积，但若顶点顺序不一致（顺时针/逆时针混用），符号就翻转。
- 预处理阶段对每个四面体调用一次
computeSignedVolume()，打印前几帧的值，确认其正负号稳定 - 约束梯度计算依赖各顶点质量倒数；若某顶点
invMass过小（比如 1e-6），它在梯度中的权重会畸高，拖垮整个四面体——应限制invMass下限为 1e-3 - 别让体积约束和距离约束共享同一轮迭代次数；体积约束收敛慢，建议单独多跑 2–3 轮，或用分层迭代（distance 先 8 轮，再 volume 补 4 轮）
最易被忽略的是：PBD 软体没有“弹性模量”这种物理参数，所有刚度都映射到约束迭代次数和投影缩放系数上。调参时若只改 stiffness 却不动迭代数，结果必然失真——这不是 bug，是 PBD 方法论本身的耦合特性。
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